Explorer des données de température
Maintenant que vous en savez un peu plus sur vos données flights — et que vous avez revu les bases de la manipulation de séries temporelles — votre prochaine mission consiste à explorer les tendances météo dans la région de Boston afin de comprendre ce qui peut influencer les retards et annulations de vols. Pour cela, vous devrez compiler et manipuler des séries temporelles supplémentaires.
Dans cet exercice, vous allez explorer des données de température dans la région de Boston, notamment les températures quotidienne minimale, moyenne et maximale au fil du temps. Ces données ont été collectées avec le package R weatherData, qui récupère des données publiques auprès de Weather Underground.
Avant de poursuivre la manipulation de vos séries temporelles, la première étape de toute analyse consiste à examiner les caractéristiques de base de vos données. Plus précisément, vous allez regarder de près deux objets de température (temps_1 et temps_2) pour comprendre quelles informations ils contiennent et comment vous devriez procéder.
Cet exercice fait partie du cours
Étude de cas : analyser des séries temporelles urbaines en R
Instructions
- Utilisez deux appels à
str()pour afficher la structure de chaque objet de température :temps_1ettemps_2. Soyez attentif au Résultat ! - Affichez les premières et dernières lignes de
temps_1avechead()ettail(). - Affichez les premières et dernières lignes de
temps_2avechead()ettail(). Ces deux objets contiennent-ils des données similaires ?
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# View the structure of each object
str(___)
str(___)
# View the first and last rows of temps_1
head(___)
tail(___)
# View the first and last rows of temps_2